序2

在古希腊时期，人类就梦想着创造能自主思考的机器。如今，人工智能已经成为一个活跃的研究课题和一门在诸多场景落地的技术。在人工智能发展的早期阶段，它更擅长解决可具象化为数学规则的问题，而人工智能的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行但非常难以描述为具体规则的问题，这就是深度学习的诞生动机。深度学习是人工智能的一个重要分支，它以大数据为基础，以数理统计为理论框架，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图深度学习、强化学习等不同方向。于2012年提出的AlexNet开启了深度学习蓬勃发展的10年。2022年的1月3日，著名论文预印本平台arXiv的论文数量突破了200万篇，其中不乏残差网络、Transformer、GAN等引用量达到数万乃至数十万的经典算法论文。深度学习崛起近10年，我们有必要对深度学习近10年的发展做一些梳理和总结。

深度学习的发展日新月异，从使用基础算法的人脸识别、机器翻译、语音识别、AlphaGo等，再到综合各类算法的智能客服、推荐搜索、虚拟现实等，这些基于深度学习的技术和产品正在以惊人的速度改变着我们的工作与生活。除此之外，深度学习在智联网、无人驾驶、智能医疗等诸多领域的发展中也起到了中流砥柱的作用。即使你是一个和深度学习无关的其他行业从业者，你一定也在不知不觉中被深度学习影响着，而且你也可以借助简单、易用的深度学习框架快速使用这一前沿技术。

本书有别于以卷积神经网络、循环神经网络等基础概念为核心的同类书籍，主要以近10年来深度学习方向诞生的经典算法为基础，重点讨论深度学习在卷积神经网络、自然语言处理、模型归一化等方向上的发展历程以及各个算法的优缺点，介绍各个算法是如何分析先前算法的若干问题并提出解决方案的。本书包含作者对深度学习的独特见解和全新思考，知识丰富、架构清晰、重点突出、可读性好。此外，作者借助代码、图示、公式等手段，对晦涩难懂的算法进行深入浅出的剖析。相信每位读者都能够从本书中汲取相应的知识并得到启发。

包勇军

京东集团副总裁，京东零售技术委员会数据算法通道会长